采用Kohonen神经网络的ATM接入控制研究

提出了一种新的采用Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络的ＡＴＭ接入控制方法，它避免了在ＢＰ神经网络中存在的大量训练数据和精确的学习训练之间的矛盾，不仅学习收敛快，而且数值结果表明在保证业务质量的前提下获得了相当高的信道利用率。     

模糊漏桶在ATM网络UPC中的应用

本文提出了模糊漏桶模型，研究了它与普通漏桶在用户量参数控制（ＵＰＣ）中的作用。由于ＣＡＣ初步协议的不完全合理性，在实际应用中动态调节是必要的；仿真结果表明在降低信元丢失率、时延和时延抖动方面，及在动态利用网络资源方面，模糊漏桶算法要比普通的优越。我们还给出了合适的模糊控制规则。     

PCC-OFDM功率谱密度及系统性能分析

针对多项式相消编码正交频分复用（PCC-OFDM）信号的功率谱密度以及循环前缀对PCC-OFDM功率谱密度的影响进行了理论分析与计算机仿真,研究了循环前缀长度（Cyclic Prefix,CP）与带外功率大小的关系,结果表明在同样长度的循环前缀下,PCC-OFDM比普通OFDM具有较低的带外功率。在不同信道条件下,对PCC-OFDM性能进行仿真,并与普通的OFDM系统进行比较,表明PCC-OFDM具有较高的性能和实用价值。     

一种鲁棒的无线MIMO信道半盲辨识方法

提出了一种时间和频率双选择性衰落环境下MIMO系统信道半盲辨识方法。提出的方法分为两个阶段：训练和跟踪。在训练阶段．用改进的卡尔曼滤波器，称之为鲁棒卡尔曼滤波器，对信道脉冲响应进行辨识。之后，进入跟踪模式，鲁棒卡尔曼滤波器和最小均方误差判决反馈均衡器相互协作完成信道辨识。推导了基于信道脉冲响应精确已知和以往判决准确无误条件下波特率采样最小均方误差判决反馈均衡器。通过非常简单的方法有效抑制了由于采用零中频接收技术而产生的未知直流偏移对辨识精度的影响。仿真结果验证了方法的有效性。     

具有凹特性的新盲均衡准则

本文对于通信信道提出了一种新的盲均衡准则。该准则或价值函数是关于均衡器抽头权矢量和误差概率的严格凹函数。本文证明了使用梯度算法,新价值函数的全局收敛性能得到保证。分析和计算机模拟结果表明,本文提出的准则,无论在计算复杂度上,还是在收敛速度上,都具有优越的性能。     

脉冲泵压环境膏体水分迁移转化与流变行为数值推演

通过微细观结构分析、低场核磁共振量化研究，科学、准确地描述膏体跨尺度颗粒群存在形态与水分赋存状态，并基于有限元和离散元耦合数值分析方法分析了泵压扰动下膏体颗粒流态演化规律.研究发现，膏体料浆中的吸附水、间隙水和弱自由水存在动态连通与转化行为，并主要以吸附水形式存在，低场核磁共振技术(Low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)弛豫强度与吸附水峰面积非线性增强，与料浆的流动表现出显著的正相关性.液网结构与絮网结构反映了导水通道的活跃性与力链结构的强度，共同组成了膏体稳定性与流动性的双支撑骨架结构.通过Fluent-EDEM软件耦合模拟，分析了脉冲泵压环境颗粒运动行为，在速度差的影响下高、低流速颗粒冲击扰动加剧，力链接触作用增强，流态均匀性和整体颗粒运动稳定性可有效提高.